Para a efetividade dos processos de BI (Business Intelligence) é importante garantir um Data Mart estruturado que possua dados efetivos. Com esse recurso haverá mais simplicidade na prática de analisar históricos de assuntos específicos para tomar decisões seguras.

Em termos práticos, o Data Mart é um pequeno Data Warehouse. Funciona para informar dados detalhistas sobre uma área corporativa específica.

Qual a diferença entre Data Mart e Data Warehouse?

Um Data Warehouse (DW) é formado por conjuntos de segmentos chamados Data Marts (DM). O primeiro se trata do grande armazém de dados corporativos para suporte de deliberações gerenciais. O segundo representa a segmentação informativa para a análise sobre algum assunto ou foco estratégico.

Ambas as modalidades para repositório usam a mesma tecnologia e são ferramentas de BI.

Uma diferença fundamental entre os dois conceitos está no volume de dados, que no Data Mart é inferior, ao comparar com a imensidão informativa do Data Warehouse.

Outra dessemelhança é que no Data Marts está inviável a prática de lançar dados ou atualizar, sendo possível somente a consulta.

Conforme pesquisa da Statista de agosto de 2020 nos EUA, após adotarem plataformas de dados como DM e DW, quase 88% dos gestores entrevistados apontam melhorias na eficácia do marketing.

Como criar Data Mart?

Há duas formas de criar Data Marts. A primeira é usar os dados direto dos sistemas da empresa. Um segundo modo está em analisar do DW central. Entenda a diferença:

Método 1 para desenvolver Data Mart

No processo de criação do DM, o analista recolhe os dados após acessar cada um dos sistemas corporativos disponíveis. Tal atividade requer longo tempo de trabalho analítico, de acordo com o tamanho da infraestrutura.

Para facilitar um pouco, diversos negócios optam por criar SPT (Sistema de Processamento de Transição). Ele reúne as informações processadas diariamente, aplicáveis para formar um DM.

Os SPTs englobam dados comuns da vida operacional como:

• Atendimento;
• Contas a pagar e receber;
• Entregas;
• Estoques;
• Logística;
• Tarefas produtivas;
• RH;
• Vendas.

Método 2 para gerar Data Mart

Os dados da companhia são coletados em um Data Warehouse com uma infraestrutura robusta, para garantir mais velocidade operacional nas tarefas de captar, cruzar e analisar.

O trabalho analítico objetiva desmembrar partes do DW para a formação de um novo Data Mart.

Embora tenha o uso mais prático, dinâmico, rápido, escalável, disruptivo, autônomo e flexível, essa tecnologia depende de uma confiável estrutura de DW.

Exemplos de aplicação do Data Marts

A gestão comercial almeja saber se lançar uma nova mercadoria é viável ou não, conforme as características do mercado. Existe um deadline para essa investigação, que se ultrapassado sem alguma conclusão vai resultar na desistência do lançamento.

Sem benevolências, a administração analisa os dados práticos do DM e toma a decisão com base em dados estruturados, limpos e realistas.

Outro exemplo. Uma Central de Atendimento demora para atender as chamadas. Assim, o gerente de operações avalia o DM, a partir do DW, para verificar a média do tempo de ociosidade de cada membro da equipe.

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